論文の概要: Path-Sampled Integrated Gradients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.14338v1
• Date: Wed, 15 Apr 2026 18:46:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-17 21:29:29.998189
• Title: Path-Sampled Integrated Gradients
• Title（参考訳）: パスサンプル統合勾配
• Authors: Firuz Kamalov, Fadi Thabtah, R. Sivaraj, Neda Abdelhamid,
• Abstract要約: 線形経路に沿ってサンプリングされたベースライン上の期待値を計算することで特徴属性を一般化するフレームワークPS-IGを導入する。 サンプリング密度の累積分布関数と重み付け関数が一致する場合,PS-IGは経路重み付き積分勾配と数学的に等価であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7436056438824277
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce path-sampled integrated gradients (PS-IG), a framework that generalizes feature attribution by computing the expected value over baselines sampled along the linear interpolation path. We prove that PS-IG is mathematically equivalent to path-weighted integrated gradients, provided the weighting function matches the cumulative distribution function of the sampling density. This equivalence allows the stochastic expectation to be evaluated via a deterministic Riemann sum, improving the error convergence rate from $O(m^{-1/2})$ to $O(m^{-1})$ for smooth models. Furthermore, we demonstrate analytically that PS-IG functions as a variance-reducing filter against gradient noise - strictly lowering attribution variance by a factor of 1/3 under uniform sampling - while preserving key axiomatic properties such as linearity and implementation invariance.
• Abstract（参考訳）: 線形補間経路に沿ってサンプリングされたベースライン上の期待値を計算することで特徴属性を一般化するフレームワークPS-IGを導入する。 サンプリング密度の累積分布関数と重み付け関数が一致する場合,PS-IGは経路重み付き積分勾配と数学的に等価であることを示す。 この同値性により、確率的予想は決定論的リーマン和によって評価され、滑らかなモデルに対する誤差収束率が$O(m^{-1/2})$から$O(m^{-1})$に改善される。 さらに,PS-IGが勾配雑音に対する分散低減フィルタとして機能することを示した。

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